文摘

本研究是基于环保法规对工业效率的影响研究在中国30个省从2005年到2017年。为解释变量,DEA-Malmquist工业效率的方法是利用分解和测量的总要素生产率,和政府环境治理变量作为辅助变量添加了两阶段最小二乘回归。此外,环境监管强度和年利用阈值变量的阈值测试。基准的回归,环保法规危害区域工业效率。然而,根据政府的第四估计环境治理变量,环境监管具有积极影响区域工业的变换效率。环境管制工业效率的影响将首先抑制,然后提升监管强度的逐渐增加。此外,有明显的空间异质性环境法规的影响。

1。介绍

环境管制是否会阻碍工业效率有点在学术界引起了广泛的争议。一方面,新古典主义研究认为环境管制会提高生产成本,增加失业率,减少经济的竞争力。另一方面,环保主义者和其他人认为,加强环境监管政策可以迫使企业增加清洁技术的研究和开发,从而降低成本和环境污染。有三个理论在这些提到的研究。首先,有一个“波特hypothesis-innovation补偿”效应,环境管制促进创新,通常是基于总要素生产率或其subtechnological进展。第二,有“双重红利”理论,在环境税收将导致一个“绿色红利”的遏制污染,改善环境的“蓝色红利”增加社会就业,促进经济增长。第三,有“污染避难所”效应,经济活动的重新安置地区宽松的环境法规,导致环境污染的增加在该地区,以换取经济增长。前两个理论说明了环境管制工业效率的积极影响,而最后理论说明了环境管制的抑制效应对当地绿色福利。自“波特假说”(1)于1991年提出,相当数量的学者已经开始验证环境管制是否会影响公司的生产力和创新活动,但直到现在,“波特假说”并没有达成共识。Chakraborty和Chatterjee2)建造了一个非平衡面板使用德国禁止做模型1994年7月制定的偶氮染料作为一个处于实验,发现德国染料禁止对创新支出有显著影响上游燃料制造业公司在印度(上游企业)。杨Trevlopoulos et al ., et al .,、张等人探讨了积极的环境管制对企业创新的影响和产业结构升级3- - - - - -5]。于和王解释了环境控制的经济效益政策在产业升级的过程中(6]。相当数量的研究专注于“污染避难所效应”的存在,但也有一些不同的目标人群。史和徐研究了环境法规对进出口的影响从国际贸易的角度流(7]。一些学者采用国际资本的流动作为对象来验证是否存在“污染避难所效应”。例如,Lu和吴利用空气污染预防和控制律来验证是否有污染天堂效应(8]。赵等人的代表文学研究污染还影响和双重红利的测试假说,提出环境管制的影响产业的空间布局及其行业的污染效应通过不同的地理位置。他们的证据表明,环境管制后上游水质污染产业迁移增强[9]。黄,Lei进一步研究企业环境监管如何影响绿色投资(10),而Stavropoulos等人讨论环保法规和工业竞争力之间的进化关系11]。此外,张等人从可持续发展做出了有益的探索,重用工业副产品,绿色建筑土木工程(12- - - - - -16),进一步扩大了研究范围环境监管和产业发展。

总之,这些作者采用的科学研究方法和科学仪器来确定的影响的方向和程度对工业环境监管效率。具体步骤如下:首先,根据“波特hypothesis-innovation补偿”假说,DEA-Malmquist方法是利用测量工业总要素生产率(工业TFP)指数及其分解方面:效率变化,技术进步,工业TFP指数30个省、自治区、直辖市和中国西部地区从2005年到2017年。接下来,通常利用综合指数方法被用来构造一个综合测量系统在中国工业环境法规的强度来衡量环境法规的强度。第三,中国30个省份的面板数据,从2005年到2017年被选中,和落后的环境法规对工业效率的影响验证通过使用面板和固定效应回归和最小二乘辅助变量法(17]。最终,通过阈值回归(18),环境法规的阈值特性和空间异质性是验证。基于空间异质性和相关文献研究,外国直接投资,区域经济发展水平,省干预政策作为控制变量,消除影响因素除了环境监管的核心解释变量。

2。工业总要素生产率的测量

2.1。研究Methodology-Malmquist指数

Malmquist指数的优势进一步分解生产力变化成效率的变化和技术进步。其中,效率是指改变行业内的组织和管理效率,来自原始技术的使用效率的变化和效率变化造成的生产规模。因此,它可以进一步分解为纯技术效率和规模效率的变革改变。技术进步暗指生产力变化引起的介绍或升级技术。这种方法的优点是不需要生产要素价格信息和生产函数的具体形式。是毫不费力的计算效率,可以处理多个输入和输出的问题,学者们更多的青睐。由于空间的限制,本研究简要介绍了施工方法的Malmquist生产力指数。

Malmquist生产力指数定义的使用距离函数和指Malmquist生产率指数的几何平均数t与期t+ 1。假设前提,每个省级地区是一个决策单元, 和 代表了投入产出数量t和时间t分别为+ 1,输入-输出关系的变化意味着生产力的变化,用 :

在方程(1), 是混合距离函数,它的逆技术效率。

生产力的变化不仅来自技术进步而且效率的变化。当我们说效率,我们指的是利用生产技术效率,也就是说,生产前沿面之间的距离与实际的输出,用 ;技术进步是运动的生产前沿面,用 :

Malmquist生产力指数可以分解效率的变化和技术进步的产物:

如果 ,它表明整体生产力(TFP)的增长;否则,它显示一个下降。如果 ,它代表效率改进,即。,proper management style and decision-making; if ,它代表了效率恶化。,我mproper management style and decision-making. If ,它表明了改善生产技术;如果 ,它表明下降的生产技术。

2.2。输入输出变量选择和数据来源

基于数据的可用性和对实证研究的需要,本研究采用规模以上工业企业代表整个工业行业。在研究过程中,整个工业规模以上企业的固定资产是用来取代资本输入。此外,工业企业所有员工的平均数量是用来取代劳动力投入和规模以上企业工业增加值被选为预期的输出。数据来源于中国统计年鉴和中国环境统计年鉴从2005年到2017年。

2.3。分析测量结果

本研究采用DEAP2.1软件计算的工业数据从2005年到2017年在中国30个省和地区获得工业TFP及其分解方面:效率的变化和技术进步。

总的来说,从2005年到2017年中国工业生产率通常表示一个轻微的波动下降的趋势,这主要是由于技术变化指数的下降,也符合中国现阶段的经济调整到“新常态”的趋势(表1)。自2010年以来,中国的经济发展已经进入了一个时期的增长转变,结束了持续近20年的经济增长。这可以被视为一个迹象表明中国经济正在优化和多样化。国际经验表明,当发展中国家在经济初创企业的发展阶段,他们往往追求经济的快速增长和倾向于忽视技术进步和结构优化,导致经济和社会之间的不平衡和城乡收入分配。因此,经济停滞甚至下滑严重,陷入“中等收入陷阱”。“此外,比较研究发现,中国工业整体要素生产率取得了积极增长在2009 - 2010和2012 - 2013年,这主要取决于技术进步的增长指数。

从表可以看出2中国地区工业TFP在2005 - 2017年有所下降,与东部和西部地区下降更显著,中部地区趋于稳定。中越经济发达省份在中国的东部,只有浙江显著提高其效率,且仅河南省和贵州省改进了他们的总要素生产率在中西部地区,但是其他省份的效率并没有增加或减少。这些都反映出中国工业企业优化产业结构,寻求产业升级空间。

3所示。选择、测量和分析环境管制强度指标

3.1。环境监管强度指标(FERI)

环境法规的实施取决于地方政府的意愿,区域经济发展的水平,环境污染的现状,等。即使一个国家制定统一的监管政策,实现强度可能会因地区而异。本研究应用综合指数方法通常利用学者(8)构建一个综合测量系统的环境管制强度中国产业,包括目标层和四个评价指标层(废水、废气、废渣等)和计算个别污染物的环境监管强度和每个省的综合环境管制强度通过分配不同的权重不同的污染物。基于各种污染物的排放的严重程度在中国和数据的可用性,3个人的污水处理指标,废气,固体废物在每个省投资选择构建一个全面的环境管制强度的测量系统。这个指标施工方法如下:首先,三个单一指标是线性标准化;也就是说,每一个指标的值转换为[0,1]的范围内通过数学变换来消除指标之间的不能通约和指标之间的矛盾。计算公式如下: 在哪里我指的是省 和j是指所有类型的污染物 ; 每个指标的原始值,而和是3个人的最大和最小值指标每年每个省。此外,每一个指标的标准化值。

调整系数和每个指标的权重计算。对不同省、污染排放“三废”的比例会有很大不同,所以他们的治疗项目投资也不同;为特定的省,处理不同的污染物排放的程度也各不相同。因此,提供不同的权重指标的废水,废气,固体废物在每个省、每个指标的权重调整,以反映变化的治疗每个省的主要污染物。调整系数计算如下: 在哪里是污染物的调整因素j在省我。污染物的排放吗j在省我,所以是相同的整体排放污染物。此外,省工业增值我,所以是国家工业附加值。调整系数的计算后废气,废水,和固体废物,每年的平均价值调整系数在2005 - 2017年被计算 。

最终,每一个指标的标准化值和平均重量是用来计算的强度在每个省的环境法规

值越高表示越严重的环境监管。

3.2。分析测量结果

从表3可以看出,西部地区环境法规的平均强度明显高于中部和东部地区,这侧面反映了西部地区产业结构明显低于东部和中部地区。在东部地区,辽宁省环境法规的强度明显高于在其他省份,这是符合当前辽宁省的工业发展作为老工业生产基地为产业结构调整的迫切需要。在中部地区,安徽省环境管制强度较高,在西部地区,环境管制强度更高的贵州和甘肃,两者都拥有一个独特的产业结构和需要升级他们的工业结构。年,从2009年开始,在所有省份地方政府环境污染控制的强度增加,后者在2014年继续高强度状态。2015年以后,国内产业结构明显改善,而环境法规强度显著放缓和改进。

4所示。工业效率:环境管制的影响强度模型设定和传导机制分析

4.1。设置的测量模型

以下4.4.1。模型变量设计

主要探索环境管制在中国工业效率的影响,利用面板数据回归方法的实证测试,和全国30省和城市行政单位从2005年到2017年被选为研究对象。正式环境监管指标纳入测量方程为核心的解释变量,而其他工业效率影响因素的形式介绍了控制变量。防止异性恋和多学科,变量对数处理,和特定的变量设计如表所示4。

4.1.2。模型设定检验

(1)模型1。横截面个体变系数模型,或者变系数模型,描述在以下方式: 在哪里是 向量,是 向量,是解释变量的数量。

(2)模型2。横截面个体截距模型,或者截距模型,描述如下:

模型表明,个体效应(变量拦截),但没有代表性的个人之间的经济结构的变化,因此,在横截面个体结构参数是相同的。

(3)模型3。横断面个人拦截或系数不变的模型,描述如下:

模型表明,没有个人的影响(变量拦截),没有横截面个体之间的经济结构的变化;因此,拦截和模型的结构参数是相同的。

对于所有三个模型,测试参数是否登记解释变量是常数的横断面样本点和一次;也就是说,它是测试之前的三个案例研究瀑布下的问题来确定模型的形式。广泛利用测试是协方差分析测试,也称为野生,哪些测试以下两个主要假说。

假设1。山坡上都是一样的在不同的横截面样本点和时间,但拦截是不一样的:

假设2。截距和斜率是相同的在不同横截面样本点和一次: 测试参数约束的多元线性回归模型,如果假设2被接受,不需要进一步的测试;如果假设2被拒绝,假设1应该测试看看山坡上都是平等的。如果假设1被拒绝,应该利用模型1。
结果表明,假设“截距和斜率是相同的在横断面样本点和时间”被拒绝在5%显著性水平F= 1.273,而假设的“斜率在横断面样本点和时间都是一样的,但拦截不同”是公认的在5%的显著性水平F与不同的拦截= 1.293。因此,应该选择固定效应模型: 在前面的模型,相应的参数 , , ,和随横截面个体,解释变量在哪里工业增加值的地区我年t描述工业效率。核心的解释变量区域环境法规的强度我年t。控制变量 , ,和是外国直接投资的实际利用的区域我年t。每个地区的总体GDP,规模以上工业企业单位数,描述外国直接投资,每个地区的国内生产总值(GDP),和每个省的干预政策,分别,除了控制个体固定效应和会期时间的影响 。
由于协会解释变量之间的因果关系和核心解释变量,来减轻他们的内生性,作者采用的方法陈和陈15),选择了政府环境治理变量作为工具变量衡量政府治理环境的全貌的频率在省政府工作报告环境相关术语。这不仅指标措施地方政府环境治理的力量,也减轻了因使用现有的指标内生性问题。
总而言之,定量研究政府环境治理工业效率的影响在中国,两阶段最小二乘回归模型(2 sls)设置如下: 是环境相关的数量而言,“环境保护”,“环境保护”,“污染”,“能源消耗,”“减排”,“污水”,“生态”的和“绿色”和“低碳这个词的频率。“前面2 sls模型不仅可以评估政府环境治理环境监管的影响也进一步筛选结果对工业效率的影响。

4.2。分析环境管制强度工业效率的影响及其传导机制

4.2.1。准备固定效应模型回归

固定效应模型的估计结果表明,环境管制变量系数显著负,表明环境管制的强度的增加对区域工业效率有很大的负面影响。换句话说,政府更严格的环境保护措施和更高的要求工业企业会增加企业的运营压力,因此降低工业效率。相比之下,外国直接投资的回归系数,地区生产总值和省级干预政策都显著积极和通过了1%的显著性检验,表明这三个因素对提高工业效率(表作出了重大贡献5)。

4.2.2。辅助变量的回归分析

考虑到基线模型的回归结果可能存在内生性问题,对环境的单词的频率词汇在政府工作报告是利用作为环境监管的工具变量,利用陈代方法的学者(6]。这不仅指标措施地方政府环境治理的力量也减轻了模型的内生性问题。

参数的辅助变量的回归结果表明,第一阶段的野生价值回归,虽然小,但足够大拒绝初始假设由于样本量足够大,表明所选择的辅助变量与内生变量高度相关。两阶段最小二乘估计模型中,核心解释变量的模型1和模型3通过了1%的显著性检验用积极系数,表明环境管制对工业效率有重大的积极影响当添加辅助变量修正。增加环境保护的努力,政府已迫使当地工业企业使用的技术改造和升级,消除最终用途产业和“筛选”,这大大增加绿色和高科技企业的比例,提高整个地区的工业生产力。与基线回归相比,国内生产总值和省级干预政策产生重大积极影响工业效率的提高。GDP越高越有利的基础设施建设和引进劳动力。因此,提高工业效率越有利,越高省干预政策。换句话说,更高的国有工业单位的数量高于区域范围内,越有利于上传订单和执行当地政府政策与环境保护有关。执行环境保护政策的过程中,研发技术将提供补贴,这更有利于工业效率(表6)。

4.3。环境监管和工业效率的空间异质性

4.3.1。设置面板的阈值模型

实证研究表明,落后的环保法规对工业效率的影响确实存在,但环境管制越强,越落后的工业效率的影响是重要的。当质疑波特假说,徐19)指出,波特假说是基于“正确的前提下设计的环保法规。“在一定时期内,一个国家或地区可以承受多少的影响企业消除在一定的限制。如果超过一定限制,这种监管强度和标准并不可行。可能不是太苛刻或太放松监管强度有利于提高工业效率。因此,可能会有几个“阈值”环保法规影响工业效率,并对工业效率的影响可能差别很大,这取决于是否每个省的相关变量交叉对应的阈值。同时,考虑到经济发展水平的差异,外国投资和国有企业的数量在每个省、两个可能空间之间的关系,表明可能存在空间异质性在两者之间的关系。

检验这一假设,本研究借鉴了汉森(18王],[20.),和其他学者首先从内部集团中国30个省份的通过阈值测试,其次是估计和意义的阈值特性的测试环境管制效应对于每个子样品,这不仅保证了阈值的可靠性,还可以检查环境监管强度和工业效率之间的关系在中国“门槛效应。“在此基础上,一组阈值回归的空间异质性进行了定量分析两者之间的关系。面板门槛回归模型设定如下: 在哪里是方程性函数,表示阈值变量,是一个特定的阈值;和表示的弹性系数落后的工业环境监管强度的效率 和 ,分别。的签名或者估计和应该明显不同,如果阈值的选择是合理的和阈值估计通过了意义。

4.3.2。阈值变量的选择和测试

根据门限自回归模型的原理,众所周知,阈值变量可以解释变量或其他独立变量在模型中。环境管制的强度和省份之间的经济发展水平有很大的不同,所以环境管制的强度及其滞后期,以及每个省份的GDP和滞后期,被选为选择阈值变量(表7)。

基于阈值,30个省分为三组:“弱监管,”“适度监管,”和“强监管”(表8)。监管的“弱监管”和“媒介”团体,其中包括在中国主要经济发达的省份,如广东、浙江、上海、江苏、北京、和其他东部省份,不仅有更高程度的区位优势和经济市场化的政策倾向,但也有更高程度的区位优势和经济政策。这些省份不仅有更高程度的市场化,还可以优化资源配置,引导产业结构调整在市场力量的帮助,因此提高工业效率。此外,更高层次的经济发展使这些省份更能够引进国外先进技术,高端的设备,和先进的管理经验。因此,提高工业效率更依赖因子输入结构的调整,升级和技术比环境监管。另一方面,环境法规的实施必然会导致企业成本的增加和在给定阶段的经济发展。总是有限度的能力,企业成本上升,所以环境法规的强度应该增加在一定限制。因此,我们不能盲目地增加许多企业的监管而不造成灭火,特别是中小企业,因为太多的监管会导致一些企业。

“严格监管”正落后的弹性系数;也就是说,环境管制的强度有很大积极推动对工业效率的影响。在这一组,典型的工业和资源型省份,如吉林、安徽、云南,是显性的。基于这些省份的独特的自然资源禀赋,主要工业如采掘业,原材料加工业,和传统的重工业高能源消耗和污染在经济发展中占有重要的地位,形成路径依赖“environment-for-growth”发展模式和一个能源驱动的发展模式。随着环境法规的实施和强度增加,严重的环境约束是对现有的工业模式的这组省份建立有效推回机制,这不仅有助于集团省避免“资源诅咒”的困境,但也提供了强劲动力脱离既定的产业结构和工业模式。

根据阈值的回归结果,落后的环境管制强度对工业效率的影响既不单调递增,也不减少,环境监管强度和落后的弹性系数有显著的不同省份。也就是说,随着监管强度的变化从弱到强,这将影响工业首先抑制,然后提升效率。当工业附加值高于1.38单位,每个单元环境管制强度增加将促进区域工业增值1.362个单位。当环境管制强度跨越第二阈值为0.69,落后的弹性系数从1.362下降到−0.112和通过了5%的显著性检验。作为阈值变量穿过阈值为0.69,落后的弹性系数进一步减少,从0.112−−3.567,这个结果仍然通过了5%的显著性检验(表9)。

5。讨论和结论

目前,中国的经济发展已经转向“新常态”的目标是建立可持续的经济增长通过建立一个对称的经济结构强调经济增长的结构而不是整体经济,如绿化产业效率调整。使用中国30个省份的面板数据从2005年到2017年,这项研究工作面板固定效应回归和最小二乘辅助变量的方法来测试环境管制是否能提高工业效率和推回机制和验证环境管制的阈值特性和空间异质性阈值回归。本研究表明环境监管将有效地提高了工业生产效率。时不同的行业有不同的边际成本函数的环境法规对排放严重的环境约束企业,企业较低的边际成本在“绿色”发展获得比较优势,而边际成本较高的企业将逐步缩小规模由于他们贫穷的能力承担成本上升。严重的正式环境法规使消除pollution-intensive落后和产能过剩,因此创建一个动力工业效率的改善。接下来,本研究发现中国30个省可以分为“强劲,”“媒介,”和“弱”规定根据环境法规的强度是否跨越了相应的阈值。发现中国的大部分省份落入“弱监管”。进一步的阈值回归表明,环境管制对工业效率的影响显示了明显的阈值特性。也就是说,随着监管的强度逐渐增加,它会抑制然后促销对工业效率的影响,以及产生明显的空间异质性。

与相关研究的结果,下面的政策见解。一方面,应该开发差异化的环境管制政策。充分开发利用环境监管规定,提高工业效率的潜力,有必要考虑不同省份的污染特征和环境管制的空间异质性推回工业效率和开发差异化监管政策和强度。不适当的提高环境法规在省不促进产业结构调整。环境控制也应该放松,更多依靠创新的产业政策和市场的资源配置和竞争功能,深化改革市场机制,充分利用市场的力量来促进动态的产业结构调整。省份,环境监管可以有效提高工业效率,环境监管应该用作动力建立长效机制通过使用更高灵活性的阻力。地方政府应适当增加现有规定的强度,设置更严格的环境标准,并完善退出机制以改善企业从根本上遏制消耗资源的生产模式和传统的路径依赖,因此导致可持续发展的产业结构和清洁。在一定时期,环保法规的增加强度必须是有限的,企业可以通过环境约束因为促进工业效率是一个长期的过程,不能一蹴而就,但应该设计逐渐在一个滚动的基础上根据企业能负担得起。

另一方面,我们应该推广依赖技术,通过市场优化资源配置。与环境意识的逐渐增加在公众心目中,现在人们意识倾向于“技术”“干净”和“环保”的产品。因此,作为生产者的工业企业,也应该是时候抓住公众最喜爱的味道,生产环境友好产品,然后使用技术来区分生产。这也是一个反向行为引导消费者绿色消费。设计时环境管制政策,政府不仅要限制生产商的生产和排放性能也考虑消费行为和影响资源配置通过指导和鼓励“绿色”消费,从而形成一个新的产业转型路径。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的结果都包含在这篇文章。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项工作得到了国家自然科学基金青年项目(71703082),博士后基金(2017 m613233),陕西师范大学中央高校基本科研业务基金专项基金项目(20200347)。作者感谢TopEdit (https://www.topeditsci.com)的语言帮助在准备这个手稿。